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常见问题
走心式车床卡屑影响制程品质？
监诊实绩｜走心式车床卡屑影响制程品质？走心式车床则是以主轴夹取工件材料旋转移动，搭配刀具进行加工过程（刀具固定），影响走心式车床制程品质的主要原因有哪些？该如何快速排除异常？
走心式车床制程原理
车床车铣制程依照运动方向分为『走心式- Sliding head』及『走刀式- Fixed head』，传统的车床大多使用的是走刀式，透过主轴旋转搭配刀具（刀具移动XYZ轴），对工件进行加工，重切削，主要用于大型组件、汽车钢圈、汽车零组件。走心式车床则是以主轴夹取工件材料旋转移动，搭配刀具进行加工过程（刀具固定），产品的精密度更高，轻切削，适合35mm及以下的加工，例如：钟表、小型曲轴内部驱动轴组件等，对于材料的直线有较高的要求。
监测说明
VMS-ML 机器学习智能监控系统
透过相似度趋势检查机台问题症结
机台因为主轴移动不稳定性、刀具磨损、老化、损坏、无预警夹屑等，从动态讯号相似度降低可得知机台发生的微小变化。
量测状况
量测项目说明
＃机器学习动态讯号量测：
使用外接感测器的方式，无需与设备讯号对接。
＃学习动作：
利用机器学习智能监控系统学习其加工行为，进而了解加工品质。
感测器安装位置示意图
主轴夹取加工物件状况管理
走心式车床主轴情况
走心式车床主轴正常情况加工情况
即时加工讯号(Dynamic Action)机械学习加工图形(Pattern)几乎重叠在一起，精度约在2条以内。
走心式车床主轴夹取异常
动态讯号差异产生(相似度下降70%以下)导致加工部件不对心结果精度大于10条！
测量结论
无预警夹屑(卡屑)造成加工不对心。可由借 VMS-ML机械学习监控系统 利用相似度改变控管加工状况，避免长时间没发现的损耗料件及影响稼动率，减低不良品的风险。机械学习动态分析管理可作为机台主轴移动品质、刀具更换、主轴夹取工件状况的评估判别。
唯有把握及有效管理机台状况，提前排除异常（落实预知保养），才能延长机台使用期，发挥机台最佳产能，减少不必要耗材浪费。
VMS-ML 机器学习智能监控系统
VMS-ML 机器学习智能监控系统
及时拦截不良品
常见问题（FAQ）
走心式车床卡屑为什么会影响製程品质？
走心式车床以主轴夹取工件材料旋转移动，搭配固定刀具进行加工。若加工过程中发生无预警夹屑或卡屑，可能造成主轴夹取不稳、加工不对心与尺寸精度异常，进而影响产品品质与良率。
走心式车床与走刀式车床有什么不同？
走刀式车床多由主轴旋转、刀具移动 XYZ 轴进行加工，适合大型组件与重切削。走心式车床则由主轴夹取工件材料旋转移动，搭配固定刀具加工，精密度较高，适合 35mm 以下的小型精密零件加工。
VMS-ML 如何监测走心式车床加工状态？
VMS-ML 机器学习智能监控系统可透过外接感测器量测加工动态讯号，不需与设备讯号对接。系统会学习正常加工行为，建立加工 Pattern，再用即时加工讯号与标准 Pattern 比对，判断加工品质是否稳定。
动态讯号相似度下降代表什么？
当即时加工讯号与机器学习加工 Pattern 几乎重叠时，代表主轴夹取与加工状态稳定，精度可维持在约 2 条以内。若发生卡屑或主轴夹取异常，相似度可能下降至 70% 以下，并造成加工不对心，精度可能恶化到 10 条以上。
走心式车床常见异常原因有哪些？
常见异常包含主轴移动不稳定、刀具磨损、刀具老化、刀具损坏、无预警夹屑或卡屑。这些异常可能造成动态讯号变化，并透过相似度下降反映出机台状态的微小变化。
导入走心式车床加工监测有什么效益？
导入 VMS-ML 后，可利用相似度变化控管加工状况，避免卡屑或机台异常长时间未被发现，降低耗损料件、不良品与稼动率损失。系统也可作为主轴移动品质、刀具更换与主轴夹取工件状况的评估依据。